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說到大數(shù)據(jù)，我們不可能不會想到大數(shù)據(jù)分析；說到大數(shù)據(jù)分析，我們定會想到大數(shù)據(jù)分析師；說到大數(shù)據(jù)分析師，大家非常關(guān)心的就是大數(shù)據(jù)分析的就業(yè)問題。雖然當(dāng)下的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用和發(fā)展正如日中天，但競爭的人也越來越多，僧多粥少的局面還是一下子就可以浮現(xiàn)。 數(shù)據(jù)分析師就業(yè)問題，不單單是想進(jìn)入數(shù)據(jù)分析行業(yè)的人關(guān)注的問題，也是正處于數(shù)據(jù)分析崗位的人關(guān)心和擔(dān)憂的問題，畢竟這社會就是這么現(xiàn)實，優(yōu)勝劣汰，你能力不如別人，你就得讓道。說到當(dāng)下大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展情況，當(dāng)屬美國發(fā)展得最好。近日，有美國方面的報道，宣稱大數(shù)據(jù)分析師可能是未來最具發(fā)展?jié)摿Φ穆殬I(yè)，就是說大數(shù)據(jù)分析師的未來就業(yè)形勢會更好，下面我們就來看看這篇文章都是怎么說的吧！！ //定義出路// 出路，在每個行業(yè)都是一個熱門話題： 英語老師的出路在哪里， 外貿(mào)跟單的出路在哪里， 數(shù)據(jù)庫工程師的出路在哪里， 大前端全棧的出路在哪里
阿里巴巴百年老品牌的出路在哪里， 騰訊拋開游戲之后，出路在哪里, 移動互聯(lián)后，百度的出路在哪里， 風(fēng)波不斷的京東，出路在哪里 幾乎每個行業(yè)都在討論這話題！ 既然那么多優(yōu)秀的領(lǐng)袖、翹楚、自媒體新貴都在談出路，可以證明的是大家都看不清前面的路該怎么走，都有一定的焦慮！ 不同的是有些出路僅僅是找口飯吃，有些出路是為其他找出路的人找到飯吃。 對于數(shù)據(jù)分析師這行，要找到出路，首先就要定義出路！ 找口飯吃的出路很簡單，網(wǎng)傳“7 周成為數(shù)據(jù)分析師”，不是不可能。就看你的方法，你的資源，你的團(tuán)隊是不是夠有效！ 當(dāng)然我是絕對看不慣這種標(biāo)題黨似的文章，害人么不是！就跟 21 天學(xué)完 C++ 似的，學(xué)不好的人都在這些標(biāo)題黨上丟了自信。哎，我也是其中之一！ 數(shù)據(jù)分析要絕對和數(shù)據(jù)統(tǒng)計區(qū)分開來，分析帶有一定的“利潤基礎(chǔ)”，而統(tǒng)計則完全是“人力”基礎(chǔ)。凡是“利潤”即為“利潤中心”，凡是“人力”，則為成本！人力在將來會被機(jī)器代替，這是不爭的事實，所以我們要做的是成為“利潤中心”，為企業(yè)創(chuàng)收。 即稱自己是分析師，那么出路就要定義成“為企業(yè)造富的人才”。任何人都有可能為企業(yè)造福，但數(shù)據(jù)分析師怎么為企業(yè)造富呢？ //自尋出路// 用數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)技術(shù)，為企業(yè)創(chuàng)造收益，變成了數(shù)據(jù)分析師的出路！ 回歸企業(yè)創(chuàng)富的途徑上來，輔以數(shù)據(jù)手段，看看數(shù)據(jù)分析師在每個階段應(yīng)該擔(dān)任的責(zé)任和可能有創(chuàng)收點的機(jī)會。 1. 沒有數(shù)據(jù) 70 年代 - 90 年代創(chuàng)辦的企業(yè)，涵蓋了國企，合資，社辦單位以及私營企業(yè)。這些企業(yè)初期，基本靠著一些簡單的營銷手段，比如廣告推廣，就能占領(lǐng)很高的時長份額。此時的企業(yè)沒有數(shù)據(jù)化概念的，數(shù)據(jù)非常少，幾筆大頭數(shù)據(jù)都是老板、市場營銷部、財務(wù)部掌握在賬單上，無非就是進(jìn)賬，出賬以及盈利。在這樣背景下產(chǎn)生的企業(yè)，跟老板去談數(shù)字化戰(zhàn)略是毫無用處的。因為不充分競爭的市場，技術(shù)手段只是輔助。 2. 有數(shù)據(jù)，沒統(tǒng)計 當(dāng)企業(yè)生產(chǎn)、銷售積累到一定程度時，開始有大量的進(jìn)賬、出賬的操作。簡單的記賬方式已經(jīng)不能很好滿足對賬的需求了。經(jīng)常發(fā)生的是會計偷龍轉(zhuǎn)鳳的故事。侵吞母公司財產(chǎn)。老板開始對收集數(shù)據(jù)感興趣。為的就是好對賬。但統(tǒng)計手段并不高效，且容易被人為破壞。 3. 有數(shù)據(jù)，有統(tǒng)計，沒分析 為了更好的管理公司，知道公司的強(qiáng)弱點，很多公司開始了 MES/ERP/HR/FP 等軟件的上線。這些軟件自己帶有通用報表，給企業(yè)的各級管理者帶去及時的數(shù)字反饋。此時再作弊難度高了很多。每個部門都有自己的數(shù)字，一進(jìn)一出必須能完美對的上。最高管理者檢查關(guān)鍵數(shù)字就能通曉公司的運營情況。 此時，搭建這些系統(tǒng)的軟件工程師就有自己的用武之地了。而數(shù)據(jù)分析人員在這個時候登上了歷史舞臺，可以將一份份的報表送到各個業(yè)務(wù)部門，完成自己的一份職責(zé)。 數(shù)據(jù)分析師由此也取代了傳統(tǒng)的手工對賬的那些統(tǒng)計員，用各類編程技巧完成了大量繁瑣的數(shù)據(jù)統(tǒng)計工作。但很明顯，這時候的數(shù)據(jù)分析師還處于“成本中心”的崗位上，只是顯得比以往更高效，但并不能創(chuàng)收。在老板眼里還是個靠老板吃飯的崗位。因為這幫數(shù)據(jù)分析師并不能提出自己的意見，并不知曉為什么生產(chǎn)良率那么低，今年的生意收入?yún)s飚的老高。沒有充分的自信，可以來總結(jié)和引領(lǐng)獲取利潤的戰(zhàn)略。 4. 有數(shù)據(jù)，有統(tǒng)計，有分析，有決策 1998 年前后，互聯(lián)網(wǎng)登上歷史舞臺，開啟了中國互聯(lián)網(wǎng)元年。大量數(shù)據(jù)的涌入，帶出了很多優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師。這一次分析師終于不再是傳統(tǒng)的統(tǒng)計員角色。他們被要求的更多，不僅僅是數(shù)據(jù)統(tǒng)計，編程取數(shù)那么簡單了。 外行可能看到的都是數(shù)字，多少人瀏覽了網(wǎng)站，發(fā)了多少帖子，但內(nèi)行看到的都是流量，即互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)。這些分析師成了產(chǎn)品經(jīng)理，運營，用數(shù)字改變著用戶的行為，獲取了大量的研究資料和成功開展電子商務(wù)營銷的經(jīng)驗。無論是門戶網(wǎng)站、內(nèi)容自媒體亦或是電子商務(wù)，離不開這些人的身影，而他們大多數(shù)都是數(shù)據(jù)分析的好手，懂 SEO, 懂社交化營銷，知道 pv, uv, 知曉政策走向，會去看日志，懂得如何埋點，抓取用戶行為并為之畫像，采用推薦系統(tǒng)來提高關(guān)聯(lián)銷售。 瞧，數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)就是在探討流量變現(xiàn)的生意，看透這些生意背后的本質(zhì)。無論你是使用機(jī)器學(xué)習(xí)，還是人工智能，只有洞悉這流量背后的本質(zhì)，才是每個數(shù)據(jù)分析師最終可期的出路。數(shù)據(jù)分析師切記把自己定位在第三階段，那樣出路是有的，就是天花板低了很多。
1) RFM 客戶價值模型 2） 用戶行為分析模型 3） 購物籃分析模型 4） SWOT 分析模型 5） 魚骨圖分析模型 6） KANO 分析模型 7） 5W2H 分析模型 8） 決策樹分析模型 類似的模型很多，如果 Google 一把，我們可以得到一連串的模型。商業(yè)分析師懂得如何將這些模型應(yīng)用到特定的場景中，獲得最好的分析效果。 5. 沖擊行業(yè)的影響力人物，成為研究領(lǐng)袖 這對于大部分人都很難。數(shù)據(jù)分析師做得再好，可能也是在一個公司特別優(yōu)秀，而且還是基于整個團(tuán)隊共同的努力下。想要上升到整個行業(yè)內(nèi)都認(rèn)識你，知道你在某一兩個領(lǐng)域有獨到的見解，可以快速幫企業(yè)打開冷啟動的大門，那就是人物了，借助數(shù)據(jù)分析師完成階級上升。這不就是我們夢寐以求的職業(yè)道路嘛。 華爾街很多投行的研究人員，研究的領(lǐng)域僅限于1，2個，但通曉這兩個市場的全球走向，記住是全球走向。知道印度尼西亞的煤產(chǎn)量低了，又曉得中國第二大煤礦因為開采利用率導(dǎo)致低產(chǎn)，從而推測全球的煤炭價格可能升高，完成一次做多煤礦工業(yè)的操作，這就是影響力。全球以后都要關(guān)注這研究領(lǐng)袖的報告，作為參考依據(jù)。華爾街針對這些商業(yè)分析機(jī)構(gòu)有先后排名，排名決定了可以拿走的投資人的投資基金。而普通人是無法完成如此繁雜的情報處理工作的。 當(dāng)然做到國內(nèi)類似曹政，顧小北這樣通曉互聯(lián)網(wǎng)流量本質(zhì)的操盤手，已經(jīng)給我們很大包袱了。 祝愿每個你，都能走出自己獨一無二的風(fēng)景線 文章來源：網(wǎng)絡(luò) 版權(quán)歸原作者所有 |
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